基于高斯马尔可夫随机场混合模型的纹理图像分割

为了准确判断和预测激光超声复合超精密车削过程中刀具的磨损状况及磨损趋势,基于激光超声复合超精密车削刀具后刀面磨损试验数据,应用灰色-马尔可夫理论建立了激光超声复合超精密车削刀具磨损量灰色预测模型及灰色

灰色GM(1,1)模型不适合描述随机波动性较大的预测问题,单纯应用该模型进行齿轮寿命预测时,预测精度不能保证;引入马尔可夫理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,采用统计的方法,通过计算系统到达目标时刻的不

 针对带纹理模型简化出现的纹理拉伸和扭曲问题,提出一种基于纹理分割的网格简化算法。化简之前,对模型纹理图片进行分割预处理,根据纹理边界将模型分成多个部分分别进行简化。在简化中,保持边

提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法。此方法根据工业CT图像的特点，建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型；用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型，提出混合高斯Markov随

马尔可夫（MRF）分割的C++程序

马尔可夫切换奇异系统的随机镇定。

利用平均场估计对条件随机场的高效实现。用于图像分割

在遥感图像的众多分割方法中,高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。比较了这两种

详细描述和分析了隐马尔科夫模型的原理和算法，是一份一万余字的docx文档。 可用于对HMM模型的入门学习和算法分析。

#include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int argc